从reinined_graph.pb文件

时间:2018-04-21 03:45:55

标签: tensorflow-lite

将retrained_graph.pb转换为tflite文件后,模型得分不佳。

我们按照以下步骤获取了tflite文件:

步骤1。收集数据图像(.jpg)并放入文件夹结构,如

tf_files/cockroaches_photos/americancockroach/images

ex:tf_files/cockroaches_photos/americoncockroach/4.jpg

Step2训练前,设置图像大小以及训练模型所需的架构。(inceptionV3 / MobileNet)

设置图像大小:

IMAGE_SIZE=299

设置inception_v3的架构:

ARCHITECTURE="inception_v3"

步骤3:使用默认的4000个时期重新训练模型:

python -m scripts.retrain   --bottleneck_dir=tf_files/bottlenecks   --model_dir=tf_files/models/"${ARCHITECTURE}"   --summaries_dir=tf_files/training_summaries/"${ARCHITECTURE}"   --output_graph=tf_files/retrained_graph.pb   --output_labels=tf_files/retrained_labels.txt   --architecture="${ARCHITECTURE}"  --image_dir=tf_files/i_cockr_photos

在我的情况下,行末的输出:

INFO: tensorflow:Final test accuracy = 93.2% (N=44)

步骤4:修改脚本/ label_image.py,如下所示

input_height=299
input_width=299
input_layer=”Mul”
output_layer=”final_result”

步骤5:使用retrained_graph.pb对图像进行分类

python -m scripts.label_image --graph=tf_files/retrained_graph.pb --image=tf_files/i_cockr_photos/germancockroach/images.jpg

输出: 评估时间(1-图像):0.816s

germancockroach 0.88213 brownbandedcockroach 0.0920959 americancockroach 0.024512 australianspiderbeetle 0.000708872 greenhousecockroach 0.000419116

Step6:优化模型

python -m tensorflow.python.tools.optimize_for_inference   --input=tf_files/retrained_graph.pb   --output=tf_files/optimized_graph.pb --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF  --output_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF --input_shape=1,299,299,3  --input_names="Mul" --output_names="final_result"

步骤7:使用optimized_graph.pb验证优化模型:

python -m scripts.label_image --graph=tf_files/optimized_graph.pb --image=tf_files/i_cockr_photos/germancockroach/images.jpg

评估时间(1-图像):0.713s

germancockroach 0.882129
brownbandedcockroach 0.0920963
americancockroach 0.0245122
australianspiderbeetle 0.000708876
greenhousecockroach 0.000419114

Step8:将模型转换为TFLite格式: (1)with retrained_graph.pb

toco  --input_file=/home/sudheer_sure/t_working/tf_files/retrained_graph.pb  --output_file=/home/sudheer_sure/t_working/tf
_files/t_c_labs_retrained_graph.lite  --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF  --output_format=TFLITE  --input_shape=1,299,299,3 --input_array=Mul --output_array=final_result --inference_type=FLOAT --input_type=FLOAT

(2)with optimized_graph.pb

toco  --input_file=/home/sudheer_sure/t_working/tf_files/optimized_graph.pb  --output_file=/home/sudheer_sure/t_working/tf
_files/t_c_labs_optimized_graph.lite  --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF  --output_format=TFLITE  --input_shape=1,299,299,3 --input_array=Mul --output_array=final_result --inference_type=FLOAT --input_type=FLOAT

(3)使用bazel&转换tflite retrained_graph.pb添加了input_names& output_names参数:

sudo bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco '--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF' '--input_file=/home/sudheer_sure/t_working/tf_files/retrained_graph.pb' '--output_format=TFLITE' '--output_file=/home/sudheer_sure/dummy/bazel_toco_retrain_inception_v3.lite' '--inference_type=FLOAT' '--inference_input_type=FLOAT' '--input_arrays=Mul' '--output_arrays=final_result' '--input_shapes=1,299,299,3' '--input_names=DecodeJpeg/contents' '--output_names=pool_3/_reshape'

(4)使用bazel& amp;转换tflite optimizedd_graph.pb添加了input_names& output_names参数:

sudo bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco '--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF' '--input_file=/home/sudheer_sure/t_working/tf_files/optimized_graph.pb' '--output_format=TFLITE' '--output_file=/home/sudheer_sure/dummy/bazel_toco_object_inception_v3.lite' '--inference_type=FLOAT' '--inference_input_type=FLOAT' '--input_arrays=Mul' '--output_arrays=final_result' '--input_shapes=1,299,299,3' '--input_names=DecodeJpeg/contents' '--output_names=pool_3/_reshape'

在这里,您可以比较我们在转换为tflite文件之前获得的分数,即直接从重新训练的图表和转换为tflite文件后得分

从retarined_graph.pb得分:

americancockroach 0.814701

greenhousecockroach 0.157736

germancockroach 0.0224954

brownbandedcockroach 0.00405233

australianspiderbeetle 0.000568162

从TensorFlow .lite文件得分:

australianspiderbeetle, 0.012658036

confusedflourbeetle, 0.013540811

americancockroach, 0.033697817

请让我知道解决问题需要做些什么。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我认为是truestdClass下的applyFilter()使数字平滑了。尝试将其删除,然后再次检查输出。 请参阅this answer